أدى تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى توسيع آفاق الأتمتة، وتحليل المعلومات، وخدمة العملاء، وخلق تجارب رقمية جديدة. مع ذلك، لا تكفي النماذج الجيدة وحدها لتحويل فكرة أولية إلى حل قابل للتطبيق المستمر داخل الشركة.
تعتمد مشاريع الذكاء الاصطناعي على قوة المعالجة، والتخزين، والتكامل مع بيانات الشركات، والأمان، والمراقبة، والقدرة على مواكبة الطلب المتغير. وكلما نما التطبيق، زادت أهمية هذه العناصر في التأثير على أدائه وتكلفته وتوافره.
هنا يتكامل الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي التوليدي. توفر السحابة بنيةً مرنةً لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي واختبارها ودمجها وتوسيع نطاقها، دون الحاجة إلى بناء البنية التحتية وإدارتها داخليًا. على منصة AWS، تتيح خدمات مثل Amazon Bedrock الوصول إلى نماذج أساسية مختلفة وتطوير تطبيقات توليدية دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية المسؤولة عن تشغيلها بشكل مباشر.
يتطلب الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر من مجرد الوصول إلى نموذج.
نادراً ما يعمل تطبيق الذكاء الاصطناعي المؤسسي بمعزل عن غيره. فلكي يقدم إجابات ذات صلة، قد يحتاج إلى الرجوع إلى الوثائق الداخلية، والوصول إلى قواعد البيانات، والتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات، وتخزين المعلومات، والاتصال بالأنظمة التي تستخدمها المؤسسة بالفعل.
يُنشئ هذا السيناريو بنيةً تتألف من طبقاتٍ مختلفة. يجب أن تعمل خدمات الحوسبة والتخزين والشبكات والبيانات بشكلٍ متكاملٍ لكي يستجيب النموذج بأداءٍ وتوافرٍ متوافقين مع العملية. تُشير AWS إلى أن أحمال عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي قد تتطلب كل شيءٍ بدءًا من الحوسبة المُسرّعة وصولًا إلى التخزين عالي الأداء والشبكات القادرة على نقل كمياتٍ كبيرةٍ من البيانات بزمن استجابةٍ منخفض.
يجب أن تواكب البنية التحتية تطور المشروع. فالحل الذي يبدأ بخدمة قسم واحد يمكنه اكتساب مستخدمين جدد، وتكاملات، ومصادر معلومات بسرعة. وبدون بنية تحتية مهيأة لهذا النمو، قد يواجه تطبيق واعد تقنيًا اختناقات عند وصوله إلى مرحلة الإنتاج.
لذا، فإن اختيار النموذج ليس سوى جزء واحد من المشروع. تكمن القيمة الحقيقية في اعتبار الذكاء الاصطناعي والبيانات والبنية التحتية مكونات لحل واحد متكامل.
توفر الحوسبة السحابية قابلية التوسع والمرونة لمشاريع الذكاء الاصطناعي.
من أهم مزايا الحوسبة السحابية القدرة على تكييف الموارد مع احتياجات التطبيق. فبدلاً من تحديد حجم البنية التحتية مسبقاً لأعلى حجم استخدام ممكن، يمكن للشركة توسيع أو تقليص السعة مع ازدياد الطلب.
تُعدّ هذه المرونة ذات أهمية خاصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، التي قد تُظهر سلوكيات مختلفة تمامًا بمرور الوقت. يمكن أن يبدأ الحل الداخلي بعدد قليل من عمليات الوصول، ثم يتوسع بعد دمجه في عمليات خدمة العملاء أو المبيعات أو العمليات التشغيلية.
تتيح لك الحوسبة السحابية أيضًا دمج موارد مختلفة ضمن نفس البنية، مثل:
- خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة وخدمات التعلم الآلي؛
- تخزين البيانات ومعالجتها؛
- قواعد البيانات المتجهة وهياكل RAC؛
- ميزات المراقبة والأتمتة والأمان.
يُقلل هذا التكامل من الحاجة إلى بناء كل مكون من الصفر، ويُمكّن الفريق من تركيز جهوده على التطبيق والمشكلة التجارية التي يسعى لحلها. وتوصي AWS نفسها ببنى تجمع بين Amazon Bedrock وخدمات التخزين والمراقبة وقواعد المعرفة مع تطور التطبيقات التوليدية.
البيانات والأمن جزء من بنية الذكاء الاصطناعي.
كلما اقترب حل الذكاء الاصطناعي من العمليات الحقيقية للشركة، زاد اعتماده على معلومات الشركة. ويمكن أن تشمل البيانات التي يستخدمها التطبيق بيانات العملاء، والوثائق الداخلية، وقواعد المعرفة، وأنظمة الأعمال.
وهذا يجعل الأمن والحوكمة عنصرين أساسيين في هيكلية المشروع. لا يكفي مجرد حماية النموذج، بل من الضروري التحكم في من يمكنه الوصول إلى البيانات، والموارد التي يمكن لكل تطبيق استخدامها، وكيفية تدفق المعلومات بين الأنظمة، وكيفية مراقبة الأنشطة.
في خدمة Amazon Bedrock، على سبيل المثال، يمكن حماية البيانات باستخدام التشفير أثناء النقل وأثناء التخزين، وسياسات الهوية، والاتصال الخاص. كما تؤكد AWS أن مدخلات ومخرجات العملاء لا تتم مشاركتها مع مزودي نماذج الطرف الثالث، ولا تُستخدم لتدريب النماذج الأساسية.
تسمح بنية السحابة المحددة جيدًا بدمج هذه الضوابط منذ البداية، مما يقلل الحاجة إلى تكييف الأمن والحوكمة فقط عندما يكون الحل قريبًا بالفعل من الإنتاج.
من إثبات المفهوم إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال.
يمكن للعديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي أن تثبت جدواها في بيئات مُحكمة. ويكمن التحدي الأكبر عندما تحتاج هذه المشاريع إلى خدمة مستخدمين حقيقيين، ودمج بيانات الشركات، والحفاظ على التوافر، وتقديم أداء ثابت.
توفر الحوسبة السحابية الظروف اللازمة لحدوث هذا التطور بطريقة منظمة. يمكن تعديل الموارد مع ازدياد الاستخدام، ويمكن دمج خدمات جديدة في البنية التحتية، كما يمكن مراقبة مقاييس الأداء والتوافر والاستهلاك بشكل مستمر.
في شركة فليكسا كلاود ، تُطوَّر مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي على بيئة AWS انطلاقًا من مشكلة تجارية، مع دمج موارد مثل Amazon Bedrock وRAG والوكلاء والتكامل مع بيانات وعمليات الشركة. يشمل المقترح أيضًا بنية النظام والأمان وقابلية التوسع لنقل المبادرات إلى ما بعد مرحلة التجريب.
لذا، فإن الجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والحوسبة السحابية ليس مجرد مسألة سهولة تقنية فحسب، بل إن السحابة توفر البنية التحتية اللازمة لتحويل النماذج إلى تطبيقات آمنة ومتكاملة قادرة على مواكبة تطور الشركة. هذه البنية التحتية تُمكّن من الانتقال من مرحلة تجربة الذكاء الاصطناعي إلى استخدامه بفعالية كجزء من العمليات التشغيلية.
تواصل مع Flexa Cloud واكتشف كيفية بناء بنية الذكاء الاصطناعي التوليدي الجاهزة للانتقال إلى ما هو أبعد من إثبات المفهوم وتحقيق نتائج أعمال حقيقية.
